浮动序列前向搜索python

浮动序列前向搜索算法是一种用于求解离散优化问题的算法。下面是一个简单的Python实现：

def forward_search(c, w, b, p):
    n = len(c)
    f = [0] * (b + 1)
    x = [0] * n

    for j in range(1, b + 1):
        for i in range(n):
            if w[i] <= j and (j - w[i]) >= f[j - w[i]]:
                if f[j] < f[j - w[i]] + c[i]:
                    f[j] = f[j - w[i]] + c[i]
                    x[i] = 1

    return f[b], [i for i in range(n) if x[i]]

其中，c是每个物品的价值列表，w是每个物品的重量列表，b是背包的容量，p是搜索顺序列表。该算法的时间复杂度为O(nb)，其中n是物品的数量，b是背包的容量。

相关问题

序列前向浮动搜索python

序列前向浮动搜索（Sequence Forward Floating Selection，SFFS）是一种特征选择算法。它通过反复添加和删除特征来确定最佳的特征子集。下面是一个在Python中实现SFFS算法的示例代码：

from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
data = load_iris()

# 创建分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)

# 创建SFFS对象
sfs = SFS(knn, k_features=(1, 4), forward=True, floating=True, scoring='accuracy', cv=0)

# 执行特征选择
sfs.fit(data.data, data.target)

# 输出选择的特征
print(sfs.k_feature_idx_)

在上面的示例中，我们使用了mlxtend库中的SFS类来实现SFFS算法。首先我们加载了鸢尾花数据集，然后创建了一个KNN分类器。接着我们创建了SFS对象，并指定了要选择的特征数范围、是否采用前向选择、是否采用浮动搜索、评估指标以及交叉验证的折数。最后我们调用fit方法执行特征选择，并输出选择的特征的索引。

序列前向浮动搜索python使用互信息

前向浮动搜索是一种常用的序列标注算法，它可以结合互信息作为特征来进行标注。以下是使用互信息进行前向浮动搜索的示例代码：

import math

# 计算两个字符的互信息
def mutual_info(c1, c2, s):
    p1 = s.count(c1) / len(s)
    p2 = s.count(c2) / len(s)
    p12 = s.count(c1 + c2) / len(s)
    if p1 == 0 or p2 == 0 or p12 == 0:
        return 0
    return p12 * math.log2(p12 / (p1 * p2))

# 前向浮动搜索
def forward_float_search(s):
    N = len(s)
    tags = ['O'] * N
    for i in range(N):
        best_tag = ''
        best_score = float('-inf')
        for tag in ['B', 'I', 'O']:
            score = 0
            if i == 0:
                score += mutual_info(tag, s[i], s)
            elif tags[i-1] == 'O':
                score += mutual_info(tag, s[i], s)
            else:
                score += mutual_info(tag, s[i], s) + mutual_info(tags[i-1] + tag, s[i-1:i+1], s)
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_tag = tag
        tags[i] = best_tag
    return tags

# 测试
s = '我爱自然语言处理'
tags = forward_float_search(s)
print(s)
print(tags)

在上述代码中，我们定义了一个 `mutual_info` 函数来计算两个字符的互信息。然后使用前向浮动搜索算法来进行标注。在每个位置上，我们枚举可能的标注，然后根据当前位置和前一个位置的标注计算得分。得分最高的标注即为当前位置的标注。最后返回标注序列。

注意，这里我们使用的是简单的互信息计算方式，实际上可以使用更复杂的方法，例如条件互信息、点互信息等。同时，这里的前向浮动搜索算法也可以根据需要进行修改，例如添加后向浮动搜索、Beam Search等优化。